AIGC-Transformer 能够高效处理序列数据 。
基本原理
Transformer模型的核心是自注意力机制，它允许模型在处理输入序列时关注序列中的不同部分，并根据其重要性分配不同的权重。这种机制使得模型能够捕捉长距离依赖关系，提高性能 。
模型结构
Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，编码器负责提取输入数据的隐式表达，解码器则基于这些表达生成输出。模型中的位置编码（Positional Encoding）补充了输入序列中单词的位置信息，使得模型能够区分单词在序列中的顺序 。
代码示例
基于PyTorch的Transformer模型实现通常包含以下几个关键部分：
- SelfAttention: 计算自注意力权重，并根据权重聚合值向量。
- TransformerBlock: 包括SelfAttention层、LayerNorm层及前馈神经网络层，是Transformer的核心构建单元。
- Encoder: 由多个TransformerBlock组成，负责对源序列进行编码。
- DecoderBlock: 在Decoder中引入了与Encoder不同的自注意力机制，并结合TransformerBlock结构。
- Decoder: 由多个DecoderBlock组成，包含词汇表嵌入、位置编码以及最终输出的全连接层。
- Transformer: 组合了Encoder和Decoder，并提供了制作源序列和目标序列掩码的方法。
以下是一个简化的代码示例，展示了如何使用PyTorch实现一个Transformer模型的基本结构 ：
import torch
import torch.nn as nn
class SelfAttention(nn.Module):
# 自注意力机制的实现
class TransformerBlock(nn.Module):
# Transformer块的实现，包括自注意力层、归一化层和前馈网络
class Encoder(nn.Module):
# 编码器模块的实现
class DecoderBlock(nn.Module):
# 解码器块的实现
class Decoder(nn.Module):
# 解码器模块的实现
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, src_vocab_size, trg_vocab_size, d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers, dim_feedforward, dropout):
super(Transformer, self).__init__()
# 初始化模型各部分
# ...
def forward(self, src, trg):
# 前向传播过程
# ...
